泉州联兴发用 AI 视觉替人眼验布：一台摄像头如何把漏检率压下来

在纺织行业，布料出厂前的质检环节，长期以来主要靠人。工人对着成卷的布面，用眼睛找断纱、跳线、污渍这类毛病。这种做法有三个绕不开的麻烦：查得慢、容易看错、上下游之间信息接不上。

慢，是因为布面又长又密，全靠肉眼一寸寸扫，一个人一天看不了多少；错，是因为人盯着高对比的图案看久了会疲劳，不同质检员对"算不算瑕疵"的标准也不一样，同样一块布两个人可能给出不同结论；接不上，是因为验布发现问题往往已经到了成品阶段，要回头追是原料问题、工艺问题还是设备问题，费时费力。

联兴发想解决的，正是这个"靠人眼、靠经验"的环节。它和中国电信福建泉州分公司合作研发的"5G+AI 智慧供应链融合质检项目"，最近入选了泉州市的"人工智能优秀应用场景"。

他们的做法是把检查这件事交给一套系统来做。车间里装上超高清的智能摄像头，每一帧布面画面都以毫秒级的速度，通过电信的 5G 网络传到后端的 AI 处理平台。

为什么要用 5G？因为高清画面数据量很大，过去的车间网络传起来会卡、会延迟，摄像头拍到了也得等。5G 把这个问题基本抹平了，画面几乎实时到达平台，整条布料的生产过程都能被无死角地拍下来，不再有"拍到了却传不回来"的空档。

到了平台这一端，真正干活的是计算机视觉算法和深度学习模型。简单说，就是用大量已经标注好的布料瑕疵样本去训练模型，让它学会认"什么样算有病"。训练得越多，认得越准。

联兴发这套系统目前能识别的瑕疵，包括断纱、跳线、污渍、色差、破洞等二十多类常见缺陷。更细的也能抓——哪怕只有 0.1 毫米级别的细微瑕疵，也能被准确捕捉到。

对纺织厂来说，这点很关键。布面上的毛病往往越小越难发现，却越容易在后续加工或客户使用中被放大。过去靠人眼，这种极小瑕疵基本是"看不出来"的；现在机器按像素级别去比对，反倒比人更稳。

这是经营者最关心的一栏。联兴发给出来的数据是：系统对瑕疵的识别准确率已经突破 99%，而人工质检的平均水平大约在 85% 左右。

也就是说，同样一批布，人查会放过去大约 15% 的问题，机器能把这块缺口基本补上。85% 到 99% 之间差的这十几个百分点，落到实际生意里，就是客诉少了多少、返工少了多少、被客户罚的钱少了多少。源头把得住，后面的麻烦就少。

联兴发没有让质检只停在"挑出坏布"这一步。这套系统被接进了从原料采购、生产制造、成品仓储到终端销售的整条链路里，质检数据在各环节之间实时共享。

一旦系统发现质量问题，它能较快判断：这是原料本身的缺陷，是生产工艺的偏差，还是设备出了故障？判断出来后，会自动给对应的部门发预警——提醒供应商把原料质量提上来，提醒生产部门调整工艺参数，同时也给销售端一个更准的产品分级依据。检测、反馈、优化、提升，顺着同一条数据线串了起来。

对一家要接大单的针织厂来说，这套打法最直接的好处是：产品生产周期被压缩了，承接大规模订单的底气也更足。

信息来源：人民邮电报 / 中国工信新闻网，2025-12-09，《泉州电信5G+AI赋能纺织质检迈入"智检时代"》。